中国信息与传播研究所最近发布了“人工智能白皮书（2022）”。白皮书指出，人工智能已经进入了一个新的开发阶段，并将被定义并将其捕获到技术创新，工程实践和值得信赖的“三维坐标。在算法级别上，超大的预培训模型已成为过去两年中最受关注的热点之一，并不断刷新各种记录。其中，百度eRnie3.0模型已达到90％以上的模型全面的自然语言理解任务。世界第一。
1941年世界第一台计算机出生十五年后，参加了“达特茅斯会议”的“ datmouth会议”，这是香农和赫伯特·西蒙的“达特茅斯会议”，这是第一次。人工智能的正式诞生。人工智能的第一波科学家是雄心勃勃的，希望写出一种伟大的算法来模拟人类的意识形态过程。但是，计算能力的问题已导致设计的精美算法。沉默，计算能力促进了第二波人工智能的浪潮。1982年，日本和美国投入了大量资金来开发第五代计算机，即“人工智能计算机”。几年后，科学家们发现，即使以摩尔法律的速度开发了芯片，它仍然无法满足计算能力的要求，但是没有将数据输入到该算法中，从而导致了第二波人工智能波。
得益于算法的突破，例如深度学习，计算能力的持续改进以及大量数据的持续积累，人工智能可以真正从实验室转变为工业实践。在2016年，Alpha Dog击败了Go World Champion Li Shishi，代表新一代的人工智能，依靠机器学习成为大师，甚至是从未在人类经验中创造的新国际象棋道路。深度学习已经实现了人工智能。
如果我们在高中和大学水平上使用人工智能算法模型的功能，我们需要从幼儿园到该领域的水平进行培训，直到幼儿园的水平，例如培训到大学水平。长时间，同时，这意味着成本也很高。
预培训是将大型和低成本培训数据放在一起，并通过培训预培训方法（例如达到高中级别）学习一些共同点。如果需要在某个领域中需要一个大学生的模型，有必要根据该字段中的特殊标签数据进行罚款，以在此字段中生成特殊模型。高中级模型是大型型号。
要训练大型模型，除了算法外，还有大型数据和大型计算能力，这意味着它需要大量的钱。通常，只有大型工厂才能制造大型型号。
以深度学习为代表的算法已经开始了人工智能浪潮的前奏。它被广泛用于计算机视觉，智能声音和自然语言处理领域，并超过了人类的识别水平。
在预训练出现之前，自然语言治疗领域中大规模深度学习的应用阈值相对较高，模型效应取决于个人能力。PRE培训模型可以大大降低此类的成本和阈值link.pre-培训模型使模型培训重用，这大大降低了培训的成本。例如，我们可以根据一般模型的大型模型扩展金融部门中的特殊模型。预培训模型是迁移学习的应用。句子的每个成员的上下文与句子的上下文有关，语法知识的学习以隐藏的方式完成。Pre -Training模型在几乎所有自然语言处理任务中都取得了良好的结果。同时，预训练模型通过细调具有很强的可扩展性。每次将它们扩展到新场景时，他们只需要针对此场景的特定特定特定。标记用于方向学习的数据可以在此场景中快速应用，这大大降低了机器学习人员的要求。
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总体而言，在过去的两年中，大型模型发展迅速，并且也很快应用于行业。尽管深度学习已大大提高了许多领域的准确性，但AI模型中存在许多挑战。最重要的问题是模型的模型不高。每个模型都在特定字段中进行训练。当应用于其他字段时，效果不好。
1.模型破碎化，大型模型提供预培训程序
大型模型提供了广义解决方案。通过“预训练大型模型+细节下游任务”，它可以有效地从大量标签和无符号数据中捕获知识，从而大大扩展了无调的概括能力，例如NLP，PRE -PRE -PRE -PROP-培训大型模型共享一些下游任务的前训练任务和参数。在一定程度上解决了普遍性问题，可以应用于自然语言任务，例如翻译，问答，文本生成。
2.通过自学和学习功能，降低培训和研发成本
大型模型的自学和学习方法可以减少数据标记，并在一定程度上解决高成本，长周期和低精度的问题。还可以比以前获得更好的功能，并且模型参数量表越大，优势就越明显。避免开发人员进行大规模训练。您需要大大降低开发成本和使用成本。
3.大型模型有望进一步打破现有模型结构的准确性限制
从深度学习的发展来看，模型的准确性得到了提高，这主要取决于网络的结构。随着神经网络结构的设计技术，它逐渐成熟并收敛。很难通过优化神经网络结构来打破准确性限制。近年来，随着数据量表和模型量表的增加，模型精度也得到了进一步提高，模型和数据量表的增加确实可以突破现有准确性的限制。
整个培训模型也处于快速发展，整个主要发展趋势。首先是该模型越来越大，整个变压器的层数正在增加，整体能力将成为越来越强。当然，培训成本的带来越来越高。第二个趋势越来越多，包括各种自动编码和多任务培训。第三个是继续从多模式发展。将继续出现，这也是实现人工智能概括的有用探索。
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